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龙图腾网获悉四川易景智能终端有限公司申请的专利一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121284074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511860749.8，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法及系统是由罗坤设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法及系统，其方法通过将来自不同场景的监测数据，由场景参数映射表在边缘节点进行统一适配解析，仅使用压缩特征包进行分析和传输，在边缘节点快速响应风险，在云端深度分析风险，实现了在兼顾局部响应与全局优化的情况下，以统一的轻量化架构，同时对多种不同场景的设备进行监测，有利于对不同类型的监测目标进行统一管理。

本发明授权一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的设备动态安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在各目标场景中并行采集原始监测数据，根据预设的场景参数映射表，对原始监测数据进行协议解析，获得带有场景标识的统一格式原始监测数据集； 按照场景标识，提取统一格式原始监测数据集中的原始场景特征并进行压缩，获得各目标场景对应的压缩特征包； 评估压缩特征包的当前风险等级，按照当前风险等级生成各目标场景对应的分级预警指令，包括，采用轻量化的MLP多层感知机网络模型处理压缩特征包，为各场景的场景特征进行特征权重分配； 根据当前风险等级，为各目标场景对应的分级预警指令分配对应的数据传输策略； 按照传输策略将包含目标场景元数据、压缩特征包和分级预警指令的数据传输包发送至云端进行深度处理，以及，接收来自云端的深度处理结果； 根据深度处理结果生成风险分析报告并进行可视化展示，以及，将分级预警指令发送至对应的目标设备并接收目标设备的执行反馈； 其中，所述轻量化的MLP多层感知机网络模型包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层，其中，输入层的维度为目标场景数量与场景特征数量之和，第一隐藏层包含64个神经元，第二隐藏层包含32个神经元，输出层的神经元数量为场景特征数量之和，所述采用轻量化的MLP多层感知机网络模型处理压缩特征包，为各场景的场景特征进行特征权重分配的方法，包括： 将压缩特征包对应的场景标识转换为独热编码； 从压缩特征包中提取场景特征，对场景特征进行Z-score标准化，获得标准化特征值； 将独热编码和标准化特征值进行拼接，输入轻量化的MLP多层感知机网络模型，获得各标准化特征值对应的初始特征权重； 按照初始特征权重和预设的权重筛选系数，对场景特征进行筛选，获得核心特征和核心特征权重； 另外，在云端对包含目标场景元数据、压缩特征包和分级预警指令的数据传输包进行深度处理，获得深度处理结果的方法，包括： 通过目标场景元数据，对压缩特征包进行解压，将解压获得的还原特征数据与分级预警指令进行绑定，获得深度处理数据集； 根据深度处理数据集，对各目标设备进行单设备风险溯源，获得单设备风险溯源结果； 根据深度处理数据集和单设备风险溯源结果，进行多场景聚合分析，获得多场景聚合分析结果； 根据深度处理数据集、单设备风险溯源结果和多场景聚合分析结果，对MLP多层感知机网络模型或预设风险模型进行参数优化，获得模型参数优化包； 整合单设备风险溯源结果、多场景聚合分析结果和模型参数优化包作为深度处理结果。

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